info@alextop.ru +7 (473) 258-56-65


Технический процесс ранжирования

ranzhirovaniya

Поисковые системы выдают десятки, сотни предлагаемых информационных страниц по любому введенному запросу. Ресурс Интернета растет с каждым днем, наполняясь новыми сведениями, информативная база увеличивается пропорционально развитию современных видов деятельности людей. Поисковая система не может обозначить все страницы, включающие слова запроса, приходится просматривать полосы, выбирая необходимый портал в ручном режиме. Поисковик в обязательном порядке располагает найденные страницы по порядку соответствия введенному запросу с учетом релевантности. Процесс выстраивания страниц в порядке, максимально отвечающем запросу пользователя, именуется ранжированием. Качественный поиск информации зависит от ранжирования, правильности ответа на поставленный вопрос в поисковике.

Основной функцией поисковой системы Яндекс есть выдача ответов на миллионы ежедневных запросов, большинство которых не повторяются между собой. Написать программу, предусматривающую поиск лучшего ответа на любой запрос, физически не представляется возможным. Яндекс может принимать решения самостоятельно, выбирая из миллиона информативных документов наиболее подходящий данной введенной фразе. Для этого поисковую систему необходимо заставить обучиться данному процессу.

Машинное обучение предполагает реализацию множества функций, в том числе поисковые технологии. С помощью обучения машина распознает речь, рукописные тексты, графические рисунки, помогая решать человеку сложные задачи. После прохождения обучения компьютер начинает проявлять поведенческие азы, которые не были заложены в процессе подготовки.

Поисковая система обязана сама сформулировать параметры, определяющие качество выдаваемого ответа на запрос. Компьютер проводит точный анализ свойств страниц порталов, вводимых запросов. Статистические признаки показывают число ссылок на ресурс, динамические показатели отражают расположение запрашиваемых фраз в тексте определенных сайтов.

Для нахождения оптимально подходящего ответа учитывается район, из которого поступил поисковый запрос. Качественное ранжирование зависит от множества факторов, среди которых геозависимость пользователя.

Асессоры

Ранжирование поисковой системы происходит на основании учитываемых факторов и образцов ответов, которые признаны людьми наиболее подходящими для правильной выдачи машиной. Необходимо изучение соответствия вопросов и ответов, оценивание достоверности и правдивости информации ресурсов. Данной работой занимаются профессиональные специалисты, называемые асессорами. Асессоры сравнивают запросы с предлагаемыми документами, составляя оптимальный вариант обучающей выборки. Выборка складывается из различной запрашиваемой информации, пропорциональной необходимости заинтересованных пользователей. Поисковая система определяет подчиненность страниц релевантному поиску, свойствам интернет ресурсов. В автоматическом режиме подбирается формула ранжирования, показывающая релевантные информационные сайты.

Наглядно процесс ранжирования представляется именно так. Нам необходимо научить машину отбирать самую вкусную клубнику. Асессоры теоретически разделяют клубнику на две части, вкусные ягоды отделяются от невкусных. Начинается процедура обучающей выборки. Машина должна составить анализ присущих ягодам качеств, сравнивая размер, цвет, содержание воды и сахара, твердость, мягкость, наличие плодоножек. Основной целью обучающей выборки есть возможность выбора машиной самой вкусной клубники, учитывая факторы, определяя оптимальное сочетание параметров продукта. Для недопущения ошибок необходимо подавать машине полную информацию о продукте с учетом положительных и отрицательных признаков.

Возможность переобучения

Поисковые технологии применяют обучение машин более 10 лет с использованием различных моделей поисковых систем. Проблематичным фактором считается переобучение машины, которой необходимо оперировать большим количеством факторов при недостаточной обучающей выборке. Компьютерное техническое средство может начать учитывать неподтвержденные правомерности, заменяя простую информацию сложными ресурсными моделями. Несколько оцениваемых страниц могут содержать одинаковую комбинацию факторов с подходящей релевантностью запрашиваемой фразе. Случайная комбинация указанных факторов может обозначиться машиной как важный признак релевантности, удаляя значащий ресурс на второй план.
Для разработки формулы ранжирования поисковая система Яндекс применяет собственную методику обучения Матрикснет, безошибочную, устойчивую к переобучению.

Полезная статья: "Что влияет на продвижение сайта в поисковых системах"